【摘要】無人作戰(zhàn)飛機實施攻擊中，目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)是關(guān)鍵步驟，本文從無人作戰(zhàn)機的自動目標(biāo)識別與跟蹤的基本概念入手，以成像傳感器的目標(biāo)識別與跟蹤為例，介紹目標(biāo)識別、檢測、跟蹤等關(guān)鍵技術(shù)。

【關(guān)鍵詞】無人戰(zhàn)斗機；目標(biāo)識別；跟蹤；圖像處理

一、引言

無人戰(zhàn)斗機是無人機的發(fā)展趨勢。無人戰(zhàn)斗機的設(shè)計概念介于有人戰(zhàn)斗機與導(dǎo)彈之間，它是整個無人戰(zhàn)斗機系統(tǒng)的一部分。無人戰(zhàn)斗機系統(tǒng)有其獨特的組成方式和管理模式。目前，無人戰(zhàn)斗機的開發(fā)剛剛處于起步階段，特別是目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)。它主要包括視覺圖像預(yù)處理，目標(biāo)提取、目標(biāo)跟蹤、數(shù)據(jù)融合等技術(shù)難題。在實際應(yīng)用中，無人機的動力、載重、裝配空間等物理條件的限制以及飛行速度很快，使得算法處理需要更少的延時。如何提高無人機的算法需要在實踐中進一步的研究。

二、無人機影像分析

國內(nèi)無人機的應(yīng)用主要是利用固定翼無人機系統(tǒng)獲得遙感信息，用于資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、氣象災(zāi)害評估等。白由路等（2004）研究了低空遙感技術(shù)在精確農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，使用遙控固定翼無人機系統(tǒng)獲取農(nóng)田信息，如地塊邊界的數(shù)字化、地塊面積量算、作物種類識別、作物長勢分析等；馬輪基等（2005）闡述了無人機在土地利用遙感調(diào)查、水色遙感調(diào)查、洪澇遙感調(diào)查等方面的應(yīng)用前景；李字昊（2006）利用無人機獲得影像，從中測算造林地面積、計算成活率、辨認樹種、計算造林密度、確定林齡，以及定位造林地；呂書強等（2007）介紹了無人機遙感的系統(tǒng)集成，并對所獲取的遙感影像和飛行輔助數(shù)據(jù)對飛行試驗進行了質(zhì)量評價；陳信華（2007）將SIFT（Scak Invariant Feature Transform）特征應(yīng)用于影像的自動相對定向，結(jié)合最小二乘法實現(xiàn)了影像的自動匹配；韓杰等（2008）分析無人機的技術(shù)優(yōu)勢，闡述無人機遙感技術(shù)的主要研究目標(biāo)和研究內(nèi)容，探討我國使用無人機遙感技術(shù)的國土資源快速監(jiān)察機制。

三、無人機目標(biāo)識別和跟蹤技術(shù)發(fā)展方向

無人偵察機活動圖像實時傳輸?shù)奶攸c：有一定的速高比，圖像內(nèi)目標(biāo)像素小，目標(biāo)數(shù)量大，圖像是滿屏運動，幀間相關(guān)性較差，為了保證偵察圖像信息遠距離傳輸?shù)母邷?zhǔn)確性和高可靠性，要求偵察圖像信息必須分辨率高、失真小，而且傳輸帶寬盡可能窄。因此，中遠程無人機偵察信息必須采用一種特殊的數(shù)字化壓縮傳輸體制，選擇合適的壓縮算法，利用專用圖像處理芯片來實現(xiàn)偵察信息安全傳輸。無人機圖像圖像融合（Image Fusion）是以圖像為研究對象的數(shù)據(jù)融合，是指在同一時間，將同一景物的不同波段或來自不同傳感器的兩個或兩個以上的圖像進行處理，形成一幅合成圖像，以獲取更多的關(guān)于目標(biāo)信息的圖像處理過程。圖像融合在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用主要是目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤、態(tài)勢分析、威脅判斷及輔助決策等方面。

不同類型傳感器圖像反映的對象的特征不盡相同。例如：可見光圖像地物目標(biāo)易于區(qū)分，雷達能提供高精度的距離信息，而紅外傳感器能提供形狀信息等。多傳感器圖像融合研究的主要內(nèi)容就是充分利用各種類型的圖像資源，獲得同時具有較高光譜信息和空間分辨率的目標(biāo)信息，以利于目標(biāo)的定位、識別、檢測等后續(xù)處理。具體來說，通過對來自多個傳感器的圖像進行融合處理后，獲得的融合圖像包含了任何單一傳感器均無法提供的信息。概括地說，圖像融合具有以下優(yōu)點：

（1）增加圖像的標(biāo)識度和可靠性。

不同傳感器對同一目標(biāo)圖像信息的置信度或精度是不同的，多通道提供的信息表現(xiàn)為冗余信息，這些冗余信息的融合可以減小整體對目標(biāo)認識的不確定性，從而提高系統(tǒng)認識該特征的精確度。并且，當(dāng)有傳感器工作不正?；驌p壞時，提供冗余信息的多傳感器能提高系統(tǒng)的可信賴性，即具有良好的魯棒性。

（2）信息互補性。

從多傳感器獲得的互補性信息經(jīng)過融合，可獲取單一傳感器所無法得到的景物特征，融合后的圖像包含了更為精確、全面、豐富的信息，更符合人或機器的視覺特性，更有利于對圖像進行進一步分析處理。

（3）工作范圍寬。

在不利的環(huán)境條件下（例如煙、塵、云、霧、雨等），通過多傳感器圖像融合可以改善檢測性能。例如，在惡劣環(huán)境下，可見光圖像質(zhì)量差（甚至無法看清目標(biāo)），而紅外傳感器對煙、云、塵和霧卻有較強的穿透能力，盡管信號會有些衰減，但仍然可獲得較清晰的圖像。

（4）抗干擾能力強。

不論何種單一傳感器，都有被干擾的可能，但是采用多傳感器融合，被干擾的可能性大大降低。

（5）高性能價格比。

隨著傳感器數(shù)目的增加，系統(tǒng)成本將增加，但其增加比例小于系統(tǒng)得到的信息量的增加比例，可以這么說，一個多傳感器系統(tǒng)相對于多個單傳感器系統(tǒng)，可以用更小的費用獲得更多的信息量。

通過無人機機載多傳感器圖像融合，能夠使無人機更好地執(zhí)行空中偵察、戰(zhàn)場監(jiān)視和戰(zhàn)斗毀傷評估等任務(wù)。利用圖像融合技術(shù)分析和綜合利用無人機機載SAR、紅外、激光、電視等傳感器信息己成現(xiàn)代作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)的迫切需要。

四、需要解決的問題

無人機目標(biāo)視覺識別和跟蹤技術(shù)具有挑戰(zhàn)性和迫切性。本論文只是拋磚迎玉。最后，提出我們以后需要解決的幾個融合：

1.無人機機載多傳感器圖像與非圖像信息之間如何實現(xiàn)融合。將目標(biāo)的非圖像信息，諸如角度、距離等位置信息應(yīng)用到目標(biāo)圖像處理。將圖像中提取的目標(biāo)角度和速度信息與非圖像信息融合。這是目前研究較少的領(lǐng)域。

2.視覺識別與定位系統(tǒng)、慣導(dǎo)系統(tǒng)、高度表系統(tǒng)和其它傳感器之間的信息如何實現(xiàn)融合。

參考文獻

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[2]唐小明.無人機機載多傳感器圖像融合評述[M].海軍航空工程學(xué)院學(xué)報，2005，20.

[3]丁萌.基于計算機視覺的無人機自主著陸方法研究[M].南京航空航天大學(xué)，2006.1.

作者簡介：劉賢明（1982—），男，安徽合肥人，高級工，主要從事浮空球體制造過程分析與浮空器放飛研究。